基于神经网络与混沌理论的电力系统短期负荷预测

被引：5

作者：

杨韬 ^{[1
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刘崇新 ^{[1
]}

许喆 ^{[1
]}

李鹏 ^{[2
]}

张作鹏 ^{[3
]}

机构：

[1] 西安交通大学电气工程学院

[2] 陕西省电力公司

[3] 咸阳市供电局

来源：

陕西电力 | 2008年 / 06期

关键词：

混沌; 负荷预测; BP算法; 最大Lyapunov指数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

摘要：

短期负荷预测是电力调度部门的重要工作之一,负荷预测的精度直接影响到电网的安全、经济和稳定运行。本文针对目前负荷预测中单一预测理论精度较低的问题提出采用BP神经网络与混沌理论相结合的算法,以变步长和附加动量法进行改进,同时以混沌时间序列来确定网络结构,从而克服了算法对大量训练样本的依赖,提高预测精度和速度。对咸阳区域电网负荷的实际预测结果表明了该方法的有效性。

引用

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页数：4

共 4 条

[1] 最大Lyapunov指数法在电力系统短期负荷预测中的应用
李永勋
刘崇新
陈向荣
张作鹏
[J]. 陕西电力, 2007, (11) : 10 - 12
[2] 混沌时间序列预测在短期电力负荷预测中的应用
张作鹏
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逯俊杰
韩俊玉
[J]. 陕西电力, 2007, (01) : 24 - 26
[3] 电力短期负荷预测模型与软件开发
刘秀玉
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[J]. 微计算机信息, 2001, (03) : 20 - 23
[4] 混沌时间序列分析及其应用[M]. 武汉大学出版社 , 吕金虎等编著, 2002

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